CDPを使用すると、データのアクティブ化とパーソナライズの課題をどのように解決できるか

テクノロジーはついに進歩し、マーケターは顧客にとって意味があり、企業にとっても有益な方法でリアルタイムデータを使用できるようになりました。

「これを買った人、また買った人」からは長い道のりを歩んできました。 ジェーンと呼ぶ代表的な顧客の経験を考えてみましょう。 裕福な既婚の母親であり住宅所有者であるジェーンは、全国の衣料品小売店でオンライン、店舗、場合によってはアプリを介して買い物をしています。 ジムの服を探して小売業者のウェブサイトにアクセスすると、彼女は以前の購入、彼女のようなプロファイルを持つ顧客の購入、週末に最も頻繁に購入されるジムの服のスタイルに基づいてスタイルの選択肢を見つけます。 彼女は、提供されているジムトップの1つをショッピングカートに追加し、チェックアウトします。

フォローアップメールを除いて、顧客とのほとんどのやり取りはそこで止まります。 しかし、ジェーンのデータをアクティブ化すると、この例は次のようになります。オンライン購入の3日後、小売業者はジェーンに健康をテーマにしたメールを送信します。 興味をそそられて、彼女はリンクをクリックして、健康な子供を育てることについてのビデオを見ます。 1週間後、彼女は、ストアのモバイルアプリを使用してトレーニング機器の15％の1日割引のロックを解除するように勧めるiPhoneメッセージを受け取ります。 彼女はこの小売店でそのようなアイテムを購入したことはありませんが、ジェーンはそのオファーを利用して新しいスポーツバッグを購入します。 ジムウェアを購入するという単純な作業として始まったものは、最終的にははるかに魅力的な体験になりました。

人のリアルタイムのニーズ、興味、行動に基づくこのようなデータ起動型マーケティングは、成長の新しい地平の重要な部分を表しています。 ウェブサイトやモバイルアプリから、それほど遠くない将来にVRヘッドセットやコネクテッドカーまで、マーケティングチャネル全体のマーケティング費用のROIを大幅に向上させながら、総売上高を15〜20％、デジタル売上高をさらに増やすことができます。

カスタマーデータプラットフォーム：真のパーソナライズの継続的な課題を解決する

企業は定期的にさまざまな顧客体験の影響をテストする実験を行っていますが、それは単独で行っています。 彼らがスケールアップしようとするとき、彼らは何を優先すべきかを理解するという課題にぶつかります。

これは、顧客関係管理（CRM）、マスターデータ管理（MDM）、マーケティングリソース管理（MRM）などのソリューションが約束されているにもかかわらず、マーケターを悩ませ続けている課題です。 これらのソリューションは、企業がデータを統合および合理化し、セグメンテーションを管理し、ワークフローを整理し、顧客との関係を改善するのに役立ちます。 しかし、顧客が提供するデジタル信号を十分に活用していません。 代わりに、時代遅れの「リストプル」、基本的なセグメンテーション、キャンペーンに依存しています。これらはすべて、自動化された意思決定、適応モデリング、およびパーソナライズされたインタラクションをスケールアップするための機敏なデータ利用を欠いています。

カスタマーデータプラットフォーム（CDP）—データ検出および「意思決定」（つまり、自動化された意思決定）プラットフォームを入力してください。 CDPにより、マーケターはデータ主導の顧客とのやり取りをリアルタイムで拡張できます。 CDPはGartnerMagicQuadrantやForresterWaveに実際には侵入していませんが、徐々に業界標準の概念になりつつあり、小さいながらも成長しているサードパーティプラットフォームの幹部が登場し、まもなくカテゴリを形成します。

データを効果的にアクティブ化するための4つのステップ

CDPを組織に組み込むには、既存のマスターデータ管理システムまたは顧客関係管理システムに便乗するか、ゼロから始めるかにかかわらず、次の4つの領域を習得する必要があります。

1.データ基盤：顧客の豊かなビューを構築する

多くの企業は、すでに顧客の比較的完全なビューの要素を持っています。 しかし、それらは会社全体の個別のポケットにあります。 データが接続されて初めて使用できるようになります。 CDPは、企業がすでに持っているデータを取得し、それを組み合わせて意味のある顧客プロファイルを作成し、組織全体でアクセスできるようにします。

CDPの「フィード」は、可能な限り多くのデータを組み合わせて、時間をかけて構築することから始まります。 同様の方法で動作し、価値を生み出す顧客プロファイルをクラスター化するモデルを作成するには、データを処理するための高度な分析と、データを改良するための機械学習が必要です。 時間の経過とともに、システムが「学習」するにつれて、このアプローチはこれまで以上にきめ細かい顧客サブセグメントを生成します。 消費者が残したシグナル（たとえば、サイトへのアクセス、アプリでの購入、ソーシャルメディアでの関心の表明）により、データセットを拡張できるため、企業はリアルタイムで対応し、新たなエンゲージメントの方法を考えることができます。 さらに、収集された洞察は、特定のキャンペーンに対する顧客の反応を超えて、たとえば、より的を絞った製品開発を推進することによって拡張されます。

2.決定：信号に作用するデータをマイニングします

決定機能により、マーケターは、特定の時間とチャネルで特定の顧客に送信するのに最適なコンテンツを決定できます。 顧客は、潜在的な価値に基づいてスコアリングされます。 次に、一連のビジネスルールと回帰モデル（機械学習を通じてますます行われる）が、特定のメッセージ、オファー、およびエクスペリエンスをそれらの顧客スコアに一致させ、何がいつ配信されるかを優先します。 これにより、企業は、顧客の行動の手がかりに基づいて、単一のチャネル内またはチャネル間で、より関連性の高いパーソナライズされたエンゲージメントを開発することにより、顧客とのエンゲージメントを大幅に改善できます。 これらのシグナルは、「カートが放棄された」や「閲覧されたが購入しなかった」などの基本的なものから、顧客データのマイニングから収集されたセグメントや時間帯ごとのアクティビティなどの微妙なものまであります。 実際には、これらのシグナルはアクションを呼び出すトリガーになります。 意思決定エンジンは、会社がそれに応じて実行するシグナルとアクションに基づいて、一連のトリガーと結果を開発します。

より洗練された企業は、すべての流通チャネルで機能する意思決定モデルを構築します。 それには、顧客が意思決定の過程を進むときに、あるチャネルが別のチャネルに与える影響を特定するための高度なモデリングおよび分析技術が必要です。 旅行会社は最近このアプローチを採用し、チャネル間でメッセージを調整することで、コンバージョン率と顧客生涯価値が10〜20％向上することを確認しました。

効果的な決定は、仮説と結果を検証および改善する繰り返しのテストに基づいています。 時間の経過とともに、モデルとアルゴリズムが相互に構築されるにつれて、これらはますます洗練される可能性があります。

3.デザイン：適切なオファー、メッセージ、エクスペリエンスを迅速に作成する

顧客を理解し、顧客を引き付ける方法を理解することは、顧客に配信するコンテンツがなければほとんど意味がありません。 ただし、優れたオファーの設計は、企業内の機能や部門がミニ領地として機能する傾向があるという事実によって妨げられています。 各チャネルの所有者は、自分のチャネル内でのみ消費者をテストし、関与させます。 真のメリットは、企業が「戦争室」に移行し、特定の消費者セグメントまたは旅行に焦点を当てる関連機能（マーケティング、デジタル、法務、マーチャンダイジング、IT / DevOps）の人々を集めた場合にのみ発生します。

これらのチームは、消費者の優先事項を明確に所有し、それを実現する責任があります。 部門の枠を超えたチームは、継続的に新しいアイデアを開発し、顧客との関わり方に関する仮説を立て、実験を考案し、オファーと資産を作成します。 分析は、機会の規模を決定し、影響をテストし、テストから洞察を引き出すのに役立ちます。 次に、そのコンテンツにタグを付けて、トリガーに関連付け、必要なときにすぐに使用できるようにします。

4.配布：プラットフォーム間でエクスペリエンスを提供

配信システムは、配信された広告またはメッセージを送信する単純な「パイプ」です。 多くの場合、それらは非常に手動であり、ほとんど調整することなく、幅広いセグメントの人々にコミュニケーションを吹き飛ばすことができます。 しかし、CDPエンジンを、事前に定義されたトリガーとタグ付けされたコンテンツとともにその配信システムに接続すると、以前は鈍いマーケティング手段がはるかに方向性のあるものになり、すべてのアドレス可能なチャネルにわたって個別の顧客サブセグメントに特定のメッセージを送信します。

その配布システムは、多くの場合、クラウド内に存在するプラットフォーム自体です。 他の「ポイント」ソリューション（特定のタスクのマーケティングテクノロジーソリューション）もCDPに接続できます。 最高の配信プラットフォームは、顧客の応答、エンゲージメント、およびコンバージョンデータをCDPに送り返すフィードバックループを作成します。 このメカニズムにより、CDPは成長および進化し（たとえば、ビジネスルールや顧客傾向スコアの変化に対応することにより）、成功した結果を改善し、失敗した結果を排除することができます。 ジェーンを覚えていますか？ 彼女が1週間に指定された回数を超えるタッチを受け取った場合、ビジネスルールは追加のメッセージを抑制して、ブランドに対する彼女の経験と感情を保護します。

データアクティベーションフレームワークの実装

大規模なIT変革とは異なり、CDPの導入は、現在の顧客データシステムに代わるものではなく、既存のシステムに便乗できる運用ソリューションです。 私たちの経験では、多くのマーケターはすでにマーケティングテクノロジーの方程式の大部分を社内に持っています。 彼らはそれを適切に使用していないだけです。 データを活用した1対1のマーケティングの可能性は可能であるだけでなく、今日の顧客からもますます期待されています。 これは、単純な顧客取引を永続的な関係に変換するための鍵となります。

Kai Vollhardtは、マッキンゼーのEuropean Marketing＆Sales Practiceのパートナーであり、グローバルなカスタマーエクスペリエンスとパーソナライズ@スケールワークを共同で主導しています。 この職務において、彼は主にヨーロッパと北米のクライアントに戦略、商業変革、カスタマージャーニーの最適化についてサービスを提供しています。

*著者は、この記事に貢献してくれたMcKinsey＆CompanyのJulien Boudet、Brian Gregg、Jason Heller、CarolineTufftに感謝します。